Salamanca, España
Los valores afectivos de las palabras se han estudiado ampliamente en distintas lenguas, a menudo centrándose en palabras aisladas debido a la dificultad de evaluar la emocionalidad en los textos. Este estudio analiza si el contenido emocional escrito puede captarse de forma fiable mediante Watson Natural Language Understanding. Treinta y tres universitarios españoles escribieron textos autobiográficos de 150 palabras en su L2 (inglés) antes y después de un entrenamiento en vocabulario emocional. La valencia normativa de las palabras de contenido se comparó con las puntuaciones de sentimiento generadas por Watson NLU. Ambas medidas mostraron correlaciones positivas y fuertes en las fases pre-y post-entrenamiento, siendo mayores tras el entrenamiento. Los análisis de regresión confirmaron que las puntuaciones de sentimiento predijeron significativamente la valencia normativa. Aunque no se observaron cambios en la valencia normativa, las puntuaciones de sentimiento aumentaron tras el entrenamiento, lo que indica la sensibilidad de la herramienta a la modulación emocional del lenguaje durante la escritura de textos.
Affective word values have been widely studied across languages, often focusing on isolated words due to the difficulty of assessing emotionality in texts. This study examines whether written emotional content can be reliably captured using a specific software tool (Watson Natural Language Understanding). Thirty-three Spanish undergraduates wrote 150-word autobiographical texts in their L2 (English) before and after training with emotional vocabulary. Normative valence ratings of content words obtained in the pre-and post-training phases were compared with sentiment scores generated by Watson NLU. Strong positive relations were found between sentiment and normative valence scores in both phases, with stronger relations at post-training. Regression analyses confirmed that sentiment scores significantly predicted normative valence. Importantly, while normative valence did not differ between phases, sentiment scores increased after training. These results suggest that Watson NLU is a valid and sensitive tool for assessing emotionality in written language and its modulation through training during text writing.